本發(fā)明涉及風切變預(yù)測領(lǐng)域，具體涉及基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法、裝置及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法主要是利用ppi掃描直接獲取的徑向風速信息進行切變信息提取，當激光測風雷達進行低仰角的ppi平面掃描時，徑向速度可以近似認為大氣風場在水平面上的徑向投影，根據(jù)徑向風速特征分別計算徑向切變值和切向切變值，組合得到水平風場的風切變值。然而，在實際風切變信息提取的過程中，徑向風速提供的信息不如二維水平風場完整，導致基于徑向風速的切變值與實際二維風場的風切變分布存在差異，不能真實地表征實際風場的風切變信息，給航空、氣象等領(lǐng)域的風切變預(yù)警帶來了一定的困難。

2、激光測風雷達在進行ppi風切變提取的過程中，現(xiàn)有的基于徑向風速特征計算的切變值與實際水平風場的切變值存在差異，給風切變預(yù)警應(yīng)用帶來一定的困難。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于針對雷達在進行ppi風切變提取的過程中，徑向風速提供的信息不完整，導致計算得到的切變值與實際水平風場的切變值存在差異，給風切變預(yù)警應(yīng)用帶來一定的困難，針對此不足，提出了基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法、裝置及存儲介質(zhì)。

2、為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：

3、基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法，包括以下步驟：

4、s1、基于ppi掃描，獲得一個周期內(nèi)n條光束的徑向數(shù)據(jù)，并對徑向數(shù)據(jù)進行篩選標記，所述徑向數(shù)據(jù)包括徑向風速v，當該周期內(nèi)有光束徑向風速v的值為無效值nan，則該光束不進行反演，即該光束的水平風速為無效值nan；

5、s2、基于光束滑動窗口反演水平風場，得到光束的水平風速和水平風向；

6、s3、將水平風場進行網(wǎng)格劃分，基于探測距離，進行插值，得到插值點的x方向風速分量、y方向風速分量；

7、s4、對插值點的風速分量，基于移動窗口的方式線性擬合，得到沿著x方向的的變化率、沿著y方向的的變化率、沿著x方向的變化率、沿著y方向的變化率；其中，為x方向的風速分量在x方向的變化量；為y方向的風速分量在y方向的變化量；為x方向的變化距離；為y方向的變化距離；

8、s5、根據(jù)，計算得到風切變因子。

9、s11、雷達基于ppi掃描時，仰角不變，步進調(diào)節(jié)方位角；

10、s12、獲得一個周期內(nèi)n條光束的徑向數(shù)據(jù)；所述徑向數(shù)據(jù)包括：徑向距離dist、方位角azi；n取奇數(shù)；

11、s13、獲取該周期內(nèi)掃描方位角的最大范圍range，單個光束的方位角偏差bias；

12、s14、取（n+1）/2位置的光束作為中心波，獲取中心波的方位角azi_cnt；

13、s15、篩選出滿足的光束，得到中心光束扇區(qū)范圍內(nèi)的徑向數(shù)據(jù)。

14、作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選，所述s2包括以下具體步驟：

15、s21、基于梯度下降的vad風場反演方法，建立動態(tài)模型；

16、s22、計算上個滑動窗口的水平風速和水平風向，并將上個滑動窗口的水平風速和水平風向作為動態(tài)模型的初始值參數(shù)；所述上個滑動窗口為上個周期內(nèi)組成的n條光束；

17、s23、反演光束的水平風速和水平風向。

18、作為本發(fā)明的進一步優(yōu)選，所述s3包括以下步驟：

19、s31、確認水平風速不為nan的最大探測距離maxdist；

20、s32、以最大探測距離maxdist為邊界劃分方形網(wǎng)格；其中，x方向探測距離、y方向探測距離；

21、s33、反演出探測距離處和探測距離處的風速分量、，并將其插入方形網(wǎng)格對應(yīng)的插值點（xm、yn）；

22、s34、插值點（xm、yn）到空間相鄰點集合（xgm，ygn）的最大距離為maxd；

23、其中，；

24、s35、遍歷所有到插值點小于最大距離maxd的網(wǎng)格點位置集合（xg、yg），其對應(yīng)的風速分量為和；

25、s36、根據(jù)

26、，

27、，

28、，

29、其中，為插值點（xm、yn）對應(yīng)的權(quán)重；

30、計算得到插值點的風速分量的加權(quán)平均值和。

31、一種基于激光測風雷達的ppi風切變提取裝置所述裝置包括一個或多個處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲一個或多個程序；當所述一個或多個程序被所述處理器執(zhí)行時，使得所述處理器能夠?qū)崿F(xiàn)一種基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法。

32、一種計算機存儲介質(zhì)，所述計算機存儲介質(zhì)中存儲有至少一條程序指令，至少一條程序指令用于被處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)一種基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法。

33、本發(fā)明提出的基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法、裝置及存儲介質(zhì)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

34、1、本發(fā)明以ppi掃描得到的徑向數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用滑動窗口的方法，將上個滑動窗口計算出的水平風速和水平風向作為模型參數(shù)的初始值代入當前光束的梯度下降求解模型中，從而反演出當前光束的水平風速和水平風向，降低了風向與光束方向趨近垂直時候的風場反演誤差，提高了水平風場的反演精度。

35、2、本發(fā)明從ppi掃描扇區(qū)的水平風場出發(fā)，構(gòu)建水平風場網(wǎng)格，采用移動窗口的方法，基于水平風場的x方向速度分量的變化率和y方向速度分量的變化率提取出了風切變信息，解決了同樣的徑向風速差在近處切向切變值偏大、同等強度的風切變在不同風向時徑向切變值不同的問題，提高了風切變信息提取的準確率。

技術(shù)特征：

1.基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法，其特征在于，所述s1包括以下具體步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法，其特征在于，所述s2包括以下具體步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法，其特征在于，所述s3包括以下步驟：

5.一種基于激光測風雷達的ppi風切變提取裝置，其特征在于，所述裝置包括一個或多個處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲一個或多個程序；當所述一個或多個程序被所述處理器執(zhí)行時，使得所述處理器能夠?qū)崿F(xiàn)權(quán)利要求1-4任一項所述的一種基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法。

6.一種計算機存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機存儲介質(zhì)中存儲有至少一條程序指令，至少一條程序指令用于被處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)權(quán)利要求1-4任一項所述的一種基于激光測風雷達的ppi風切變提取方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于激光測風雷達的PPI風切變提取方法、裝置及存儲介質(zhì)，包括以下步驟：S1、基于PPI掃描，獲得一個周期內(nèi)N條光束的徑向數(shù)據(jù)，并對徑向數(shù)據(jù)進行篩選標記；S2、基于光束滑動窗口反演水平風場，得到光束的水平風速和水平風向；S3、將水平風場進行網(wǎng)格劃分，基于探測距離，進行插值；相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明以PPI掃描得到的徑向數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用滑動窗口的方法，將上個滑動窗口計算出的水平風速和水平風向作為模型參數(shù)的初始值代入當前光束的梯度下降求解模型中，從而反演出當前光束的水平風速和水平風向，降低了風向與光束方向趨近垂直時候的風場反演誤差，提高了水平風場的反演精度。

技術(shù)研發(fā)人員：宋維爾,蔣丹丹,肖增利,萬威,陳逸凡,朱飛,汪瀾
受保護的技術(shù)使用者：南京牧鐳激光科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2